基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法

一种基于偏斜分布的非线性时滞工业系统鲁棒辨识方法，属于工业系统建模及模型参数辨识领域。本发明针对现有工业系统进行参数辨识没考虑时滞对系统动态的影响，并以噪声遵循高斯分布作为辨识基础，造成参数辨识结果精度低的问题。包括：建立非线性时滞工业系统的线性变参数模型，并改写为线性回归形式；同时建立不同尺度高斯分布的加权组合形式的噪声概率分布模型；再建立关于系统输出量的概率分布模型；同时基于观测数据集和缺失数据集，在期望最大化算法框架下估计模型参数，得到的最终模型参数使系统输出量的对数似然函数取极值；直到得到的模型参数满足收敛条件，确定最终模型参数。本发明用于工业系统模型参数的辨识。